[學(xué)習(xí)]房地產(chǎn)行業(yè)投資策略

1、美元貶值與中國房價——10年下半年房地產(chǎn)行業(yè)投資策略,,,P2,P3,關(guān)鍵假設(shè)及主要結(jié)論,假設(shè)：我們預(yù)期未來一至兩年內(nèi)，美元將呈 現(xiàn)明顯的貶值趨勢結(jié)論：美元貶值改變?nèi)蛸Y金流動和投資者 預(yù)期，中國房價可能因此在未來12個 月內(nèi)重演2005-2007年曾經(jīng)出現(xiàn)的狀況,P4,為什么美元將要貶值？,我們宏觀及策略研究部門認(rèn)為，美國政府采取的“定量放松”的貨幣政策刺激經(jīng)濟

2、的后果將導(dǎo)致新一輪的流動性泛濫，而美國經(jīng)濟一兩年內(nèi)還看不到重新增長的動力，因此美國經(jīng)濟出現(xiàn)“滯賬”的可能性在加大。如果上述觀點成立，將會出現(xiàn)全球投資者集中拋售美元和美元資產(chǎn)的情況，從而加大了美元貶值的速度和幅度。,P5,美元將趨勢性下跌,圖：美元指數(shù),資料來源：Bloomberg、光大證券研究所,P6,美元貶值如何影響中國房價？,,資料來源：光大證券研究所,圖：美元貶值對中國資產(chǎn)價格的影響途徑,P7,與05-07年的情況有類似之處,

3、P8,貨幣供應(yīng)領(lǐng)先于資產(chǎn)價格,圖：廣義貨幣供應(yīng)M2的同比增速,資料來源：光大證券研究所,P9,臺灣地區(qū)早期的例子,圖：臺灣地區(qū)的M2同比增速與房價漲幅,資料來源：光大證券研究所,P10,2005-07年間的資產(chǎn)價格膨脹,圖：中國廣義貨幣供應(yīng),資料來源：Bloomberg、光大證券研究所,P11,中國家庭的流動資產(chǎn)繼續(xù)增長,圖：中國家庭的流動資產(chǎn)規(guī)模估計,資料來源：Bloomberg、光大證券研究所,P12,利率維持在低位,圖：住房按揭貸

4、款利率,資料來源：光大證券研究所,P13,負(fù)擔(dān)能力因利率下降而改善,圖：利率與月供支出比的變化,資料來源：光大證券研究所,P14,10-10年，全國房價潛力漲幅10%,表：全國平均的房價負(fù)擔(dān)能力變化,資料來源：光大證券研究所,P15,上海房價潛力漲幅15%,表：上海平均房價負(fù)擔(dān)能力變化,資料來源：光大證券研究所,P16,北京房價潛力漲幅15%,表：北京平均房價負(fù)擔(dān)能力變化,資料來源：光大證券研究所,P17,深圳房價潛力漲幅10%,表：深

5、圳平均房價負(fù)擔(dān)能力變化,資料來源：光大證券研究所,P18,廣州房價潛力漲幅10%,表：廣州平均房價負(fù)擔(dān)能力變化,資料來源：光大證券研究所,P19,,,,怎樣衡量房屋的庫存？,,現(xiàn)房,新房市場庫銷比、存量市場的空置率,,在建項目,在建項目相對于銷售量的倍數(shù),,土地儲備,土地儲備相對于銷售量的倍數(shù),P20,供應(yīng)層面的影響因素,現(xiàn)房消化周期持續(xù)下降土地供應(yīng)：一線城市稀缺，二三線城市充足開發(fā)商：資金壓力緩解，預(yù)期轉(zhuǎn)為樂觀,P21,短期庫

6、存迅速下降,,圖、全國主要城市新建住宅可售面積消化時間,注：消化時間=可售面積/三個月移動平均月銷量，單位為月資料來源：各城市房地產(chǎn)交易中心、光大證券研究所,P22,房地產(chǎn)投資大幅跳水,圖、全國房地產(chǎn)投資同比增速,資料來源：CEIC、光大證券研究所,P23,新開工增速持續(xù)低迷,圖、商品房新開工面積同比增速,資料來源：CEIC、光大證券研究所,P24,在建規(guī)模增幅下降,圖、全國商品住宅累計在建面積同比增長率,資料來源：CEIC、光大證券

7、研究所,P25,短期下滑勢頭有所遏制,圖、全國商品住宅單月在建面積同比增長率,資料來源：CEIC、光大證券研究所,P26,土地儲備負(fù)增長,圖、全國土地購置與開發(fā)面積累計同比增速,資料來源：CEIC、光大證券研究所,P27,土地儲備處于凈消耗狀態(tài),圖、全國土地購置與開發(fā)面積累計數(shù)的比值,資料來源：CEIC、光大證券研究所,P28,結(jié)論,無論需求還是供應(yīng)層面的影響因素，都趨于正面我們預(yù)期，未來兩年全國房價每年上漲10%“核心城市”+

8、“核心地段”。我們看好土地供應(yīng)能力較弱的核心城市，包括上海、北京、杭州等。同時，看好供應(yīng)短缺的核心地段和稀缺資源項目。,P29,P30,房價上漲對開發(fā)商的影響,對10、10年盈利預(yù)測的影響對重估價值（NAV）的影響,P31,業(yè)績彈性與適用增值稅率有關(guān),資料來源：光大證券研究所,表、房價漲幅對凈利潤的影響,P32,萬科的業(yè)績彈性約為3倍,,表、房價變化對萬科業(yè)績的影響,資料來源：光大證券研究所,P33,價值彈性同樣與適用增值稅率有關(guān)

9、,資料來源：光大證券研究所,表、房價漲幅對NAV的影響（動態(tài)算法）,P34,萬科的價值彈性約為1.5倍,,表、房價變化對萬科重估凈資產(chǎn)的影響（凈態(tài)估算）,資料來源：光大證券研究所,P35,公司之間的比較,“倉位”輕重：可售資源相對公司規(guī)模的多少資產(chǎn)配置：城市布局、項目類型及所處地段投資開發(fā)能力,P36,土地儲備及盈利能力,圖：主要開發(fā)類上市公司的土地儲備及盈利能力,資料來源：光大證券研究所,P37,區(qū)域布局的比較,圖：主要開發(fā)類

10、上市公司的土地儲備的區(qū)域分布,P38,個股推薦,“倉位”：招商、保利、蘇寧環(huán)球、棲霞建設(shè)資產(chǎn)配置：上海：中華企業(yè)北京：首開、北京城建、億城股份等深圳：深振業(yè)、深長城等杭州：濱江集團推薦組合：保利、招商、中企、濱江、新湖短期推薦：億城股份、福星股份,P39,P40,可能影響地產(chǎn)股走勢的因素,催化劑政策樓市走向估值水平NAV的折價率相對市場的PE、PB,P41,催化劑來自于政策與樓市表現(xiàn),,圖：房

11、地產(chǎn)板塊及萬科每月的相對表現(xiàn),資料來源：WIND、光大證券研究所,P42,預(yù)測市盈率略高于平均值,圖：A股四大住宅開發(fā)商的預(yù)測市盈率變化,資料來源：WIND、光大證券研究所,P43,相對市盈率接近上軌,圖：A股四大住宅開發(fā)商的相對市盈率變化,資料來源：WIND、光大證券研究所,P44,重點公司盈利預(yù)測及估值,P45,P46,上海,資料來源：各地房地產(chǎn)管理局、光大證券研究所,圖：上海新建住宅日均成交量變化,P47,上海,資料來源：各地房地

12、產(chǎn)管理局、光大證券研究所,圖：上海新建住宅可售面積及消化時間,P48,杭州,資料來源：各地房地產(chǎn)管理局、光大證券研究所,圖：杭州新建房日均成交量變化,P49,杭州,資料來源：各地房地產(chǎn)管理局、光大證券研究所,圖：杭州新建商品房可售面積及消化時間,P50,南京,資料來源：各地房地產(chǎn)管理局、光大證券研究所,圖：南京新建商品住宅日均成交量變化,P51,南京,資料來源：各地房地產(chǎn)管理局、光大證券研究所,圖：南京新建商品住宅可售面積及消化時間,P

13、52,北京,資料來源：各地房地產(chǎn)管理局、光大證券研究所,圖：北京新建住宅日均成交量變化,P53,北京,資料來源：各地房地產(chǎn)管理局、光大證券研究所,圖：北京新建商品住宅可售面積及消化時間,P54,天津,資料來源：各地房地產(chǎn)管理局、光大證券研究所,圖：天津新建商品住宅日均成交量變化,P55,深圳,資料來源：各地房地產(chǎn)管理局、光大證券研究所,圖：深圳新建商品住宅日均成交量變化,P56,深圳,資料來源：各地房地產(chǎn)管理局、光大證券研究所,圖：深圳

14、新建商品住宅可售面積及消化時間,P57,廣州,資料來源：各地房地產(chǎn)管理局、光大證券研究所,圖：廣州新房每月成交量及變化,P58,武漢,資料來源：各地房地產(chǎn)管理局、光大證券研究所,圖：武漢新房每月成交量變化,P59,重慶,資料來源：各地房地產(chǎn)管理局、光大證券研究所,圖：重慶新房每月成交量變化,P60,長沙,資料來源：各地房地產(chǎn)管理局、光大證券研究所,圖：長沙新房每月成交量變化,P61,謝　謝！聯(lián)系方式：電話：22169113、22